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  • YouTube: como enganar o algoritmo e obter 100 visualizações únicas

    YouTube: como enganar o algoritmo e obter 100 visualizações únicas

    No cenário em constante mudança do marketing digital, entender como YouTube: como enganar o algoritmo e obter 100 visualizações únicas, torna-se criticamente importante para os profissionais de marketing. Você se pergunta por que o número de visualizações no YouTube disparou, mas os leads e as vendas permaneceram no mesmo nível? Quer saber quais métricas do YouTube realmente importam agora e como fazer com que seus vídeos sejam encontrados no Ask YouTube, ChatGPT e outras ferramentas de busca com IA? Neste artigo, você aprenderá como as novas métricas de visualização do YouTube funcionam, quais dados analíticos rastrear em vez dos antigos e como otimizar vídeos, capítulos e Shorts para busca e descoberta de IA.

    Agora, a métrica de visualizações do YouTube está mais próxima de uma impressão. Se alguém rola um vídeo longo e ele é reproduzido automaticamente por uma fração de segundo, o YouTube conta isso como uma visualização. O que o YouTube costumava chamar de visualização agora é chamado de visualização engajada, o que significa que a pessoa demonstrou algum interesse no vídeo, e não apenas o rolou.

    O YouTube muda as regras do jogo: o que os profissionais de marketing precisam saber

    A evolução das métricas: o YouTube alcança os concorrentes

    De acordo com Justin Brown, essa mudança é uma tentativa do YouTube de alcançar outras plataformas. Por muito tempo, criadores que publicavam o mesmo vídeo em várias plataformas notavam que o YouTube relatava menos visualizações do que o TikTok ou o Facebook, porque as plataformas contam as visualizações de maneiras diferentes. Em algumas plataformas, rolar um vídeo é considerado uma visualização há muitos anos.

    No sistema antigo, o YouTube nunca publicou uma definição exata de visualização. Rumores atribuíam um limite de 30 segundos, mas Justin afirma que isso nunca foi uma boa métrica, porque não funcionava para vídeos curtos. Uma visualização é simplesmente alguém que assistiu o suficiente de um vídeo para que fosse considerado significativo, o que poderia significar alguns segundos em um vídeo e a maior parte de outro.

    O YouTube também não explicou o que é uma visualização engajada, e Justin suspeita que a plataforma deixou a definição intencionalmente vaga. O Google possui o navegador da web, sistemas operacionais, Chromebooks e telefones Android, então ele pode usar sinais como se a guia do navegador está aberta ou se a pessoa assistiu a um vídeo anterior e é mais provável que assista ao próximo quando ele for reproduzido automaticamente.

    Justin acredita que esses sinais comportamentais agora têm mais peso do que a porcentagem de um vídeo assistido. Sua melhor estimativa é que uma visualização engajada é dependente da duração do vídeo e começa em alguns segundos – o suficiente para uma pessoa decidir se o vídeo é para ela. A partir daí, a contagem deve depender do que acontece a seguir: um espectador que sai imediatamente provavelmente não deve ser contado, enquanto um que fica, sim.

    Reprodução automática e seu impacto no engajamento

    A reprodução automática também está mudando a forma como as pessoas assistem a vídeos. Vídeos que antes não eram reproduzidos automaticamente agora são reproduzidos na TV, em dispositivos móveis e em computadores. Justin se pegou assistindo a vídeos no aplicativo móvel que ele nunca clicou, porque eles começaram a ser reproduzidos enquanto ele rolava o feed.

    O YouTube agora reproduz essas prévias do início do vídeo, e se ele rolar o feed e voltar, a reprodução é retomada de onde parou. Como o algoritmo do YouTube entende o comportamento e as preferências do espectador, Justin vê essa experiência de reprodução automática levando a mais visualizações engajadas, e não apenas visualizações.

    No canal Primal Video, as visualizações deram um salto notável no dia em que as mudanças entraram em vigor, e a linha de base agora está mais alta. Um vídeo focado em pesquisa sem um título clickbait costumava gerar alguns milhares de visualizações nas primeiras 24 horas. Agora, esse número está mais próximo de 5.000 a 7.000 visualizações. As visualizações engajadas, por outro lado, estão aproximadamente no mesmo nível ou um pouco mais altas.

    Justin vê as taxas de visualização mais altas como uma nova linha de base, e não como um ganho de desempenho, porque os rastreamentos internos nos quais seu negócio confia quase não mudaram. A implementação também parece irregular. Justin vê taxas de visualização diferentes no desktop do que no aplicativo móvel, especialmente para transmissões ao vivo, o que ele diz ser típico de como o YouTube implementa as mudanças.

    Métricas-chave para negócios: não apenas visualizações

    Para um negócio, a métrica mais importante do YouTube é aquela que está ligada ao objetivo do vídeo. Justin diz que as visualizações são apenas uma pequena parte. Antes de avaliar um vídeo, ele recomenda decidir se seu trabalho é construir um público, aumentar uma lista de e-mails ou impulsionar as vendas. Para empresas que constroem uma marca, o objetivo é gerar leads, vendas e clientes, e Justin trabalha a partir daí.

    As visualizações são boas de ter, mas por si só, elas dizem pouco sobre os resultados do negócio. Entre as análises disponíveis do YouTube, as visualizações engajadas (o equivalente às antigas contagens de visualizações), o tempo de exibição e a taxa de cliques fornecem uma imagem mais clara de se as pessoas certas estão clicando e assistindo.

    Justin acredita que cada métrica vale a pena ser observada, mas diz que cada uma deve ser considerada caso a caso. A comparação da duração média da visualização funciona quando os vídeos são semelhantes, como uma série recorrente. Em um canal como o Primal Video, onde o vídeo de uma semana é sobre software de edição e o da semana seguinte é sobre filmagem com iPhone, um tempo de visualização mais longo em um vídeo não significa que os espectadores obtiveram mais valor dele. Um espectador que assistiu a um vídeo por menos tempo pode ter obtido exatamente o que precisava, resolvido seu problema e se tornado um espectador leal e recorrente.

    Análise de desempenho: foco em anomalias

    Em vez de passar horas na análise do YouTube, Justin recomenda uma análise orientada para o futuro, baseada em anomalias. Ele identifica os vídeos de melhor e pior desempenho em um determinado período, seja por visualizações engajadas, visualizações ou tempo de exibição, e então compara seus gráficos de retenção para descobrir onde as pessoas estão saindo.

    Um vídeo que teve um desempenho ruim pode ter perdido a maioria dos espectadores no início, enquanto as pessoas que ficaram assistiram ao resto. Esse padrão aponta para um de dois problemas: um gancho fraco ou o YouTube está mostrando o vídeo para o público errado, que clicou e saiu imediatamente. Nenhuma métrica explica o desempenho isoladamente, então Justin analisa a duração média da visualização, o tempo de exibição e a retenção juntos para entender o que está acontecendo com as pessoas que assistem por mais de 30 segundos.

    A forma como um vídeo se comporta inicialmente não reflete como ele pode se comportar ao longo do tempo, especialmente para canais focados na pesquisa do YouTube. O Primal Video não obtém grandes números no primeiro dia ou na primeira semana, mesmo com o tamanho de seu canal. Com o tempo, os vídeos são captados pela pesquisa do YouTube e, cada vez mais, pelo tráfego impulsionado por IA, e então eles começam a “crescer como uma bola de neve”. Alguns dos maiores vídeos do canal falharam no lançamento.

    Por causa disso, Justin geralmente deixa um vídeo de baixo desempenho em paz e passa para o próximo. A reedição também se tornou mais arriscada. A equipe do Primal Video costumava filmar vários “ganchos”, publicar o vídeo e usar o editor do YouTube para cortar as versões que não funcionavam, com a opção de restaurá-las mais tarde. Agora, as edições em um vídeo publicado só podem remover filmagens. Nada pode ser adicionado de volta, e uma vez que uma edição é salva, ela não pode ser desfeita.

    YouTube: como enganar o algoritmo e obter 100 visualizações únicas — ilustração 2
    • Dica Profissional: O editor do YouTube ainda pode ser usado para testar uma introdução mais longa. A abordagem de Justin é publicar o vídeo com uma seção estendida e, se não funcionar, cortá-la com um corte limpo. Justin diz que os espectadores que assistem a conteúdo gratuito raramente percebem um corte brusco ou um salto na música.

    Visualizações Compartilhadas: Uma Nova Métrica ou Apenas uma Estimativa?

    O YouTube também adicionou uma métrica chamada “visualizações (compartilhadas)”, que estima quando mais de uma pessoa está assistindo a um vídeo juntas, como uma família assistindo na TV da sala de estar. O YouTube baseia a estimativa em fatores como demografia, gênero do vídeo e hora do dia.

    Justin não recomenda alterar o conteúdo para incentivar a visualização em grupo, como pedir aos espectadores para convidar um amigo ou cônjuge. Pelo que ele viu, a métrica ainda é uma estimativa do YouTube, e contas familiares compartilhadas em TVs já distorcem os dados. Até que o YouTube encontre uma maneira mais robusta de rastrear visualizações compartilhadas, ele não considera isso uma alavanca significativa para a estratégia de conteúdo.

    O valor dos dados de visualização compartilhada está em acordos de marca e patrocínios, porque pode mostrar que o alcance de um criador é maior do que apenas a contagem de visualizações sugere, especialmente para conteúdo familiar. Justin espera que a proporção de visualizações para visualizações engajadas se torne uma métrica que os criadores compararão, substituindo a comparação tradicional de impressões com taxa de cliques. Como a métrica de visualização é tão nova, é muito cedo para estabelecer benchmarks.

    Tornando o Conteúdo Único: A Embalagem é Tudo

    Mas transformar uma visualização em uma visualização engajada ainda se resume à embalagem: o título, a miniatura e, especialmente, o início do vídeo. Quando um vídeo é reproduzido automaticamente, a miniatura tem menos importância porque o espectador pode nunca vê-la. O que acontece nos primeiros segundos é mais importante. Isso não é exatamente novo.

    Quando o YouTube introduziu a reprodução automática no feed, a equipe da Primal Video percebeu que as pessoas estavam assistindo sem som, sem clicar no vídeo – um comportamento que Justin chama de “TV de banheiro”. A resposta de Justin foi colocar texto na tela no início de cada vídeo, explicando sobre o que era o vídeo. Não são legendas ocultas que os espectadores podem ativar ou desativar. É um título incorporado ao vídeo, como “Melhor Software de Edição para Mac 2026”, para que qualquer pessoa que veja o vídeo em reprodução automática saiba exatamente do que se trata, mesmo que nunca tenha visto a miniatura ou o título.

    O texto aparece nos primeiros 3 segundos, aproximadamente, enquanto a ação começa na tela, declarando a promessa do vídeo: o resultado ou a transformação que o espectador experimentará. Justin diz que isso fez uma diferença significativa para a Primal Video quando a reprodução automática foi lançada, porque moveu os espectadores para um estado engajado. Uma “cabeça falante” sem texto na tela torna difícil para o espectador sem som entender sobre o que é o vídeo.

    • Dica profissional: O texto do título na tela não requer um editor de vídeo especializado. Justin o descreve como um texto simples na tela que declara a promessa do vídeo, que qualquer editor pode adicionar.

    Ask YouTube e pesquisa de IA: a nova era da descoberta de conteúdo

    O YouTube está lançando um recurso chamado Ask YouTube, começando na TV e expandindo para dispositivos móveis e computadores. Ele permite que os usuários tenham um diálogo com o YouTube para explorar tópicos complexos além da pesquisa tradicional por palavras-chave, e as respostas podem incluir texto, bem como vídeos relevantes, Shorts e clipes de vídeo. O YouTube afirma que os criadores podem melhorar suas chances de aparecer nos resultados do Ask YouTube continuando a criar conteúdo exclusivo e de alta qualidade e adicionando capítulos de vídeo claros e títulos descritivos.

    Justin vê o Ask YouTube como parte de uma mudança maior. As pessoas esperam chegar a um resultado mais rapidamente, quer queiram aprender algo ou se divertir, e as ferramentas de IA aumentaram essas expectativas. Ele espera que os espectadores pulem cada vez mais para seções específicas de um vídeo, em vez de assisti-lo inteiro. A esperança é que um clipe curto ou um resumo incentive os espectadores a assistir ao vídeo completo, assim como os trechos da pesquisa do Google ajudam alguns pesquisadores no local, ao mesmo tempo em que direcionam o tráfego para o vídeo.

    A pesquisa de IA já é uma fonte significativa de tráfego para o Primal Video. A fonte de tráfego número um para o canal é a pesquisa do YouTube, e a segunda é a pesquisa do Google, de pessoas que nunca começaram no YouTube. A terceira, e a que mais cresce, são as ferramentas de IA. O ChatGPT e o Claude enviam espectadores para os vídeos do Primal Video no YouTube, e o canal recebe regularmente comentários de pessoas dizendo que o ChatGPT os enviou para lá.

    SEO para IA: o que funciona agora

    A pesquisa de palavras-chave não desapareceu. O Primal Video ainda analisa o volume de pesquisa para avaliar a demanda antes de criar um vídeo, em vez de publicar e esperar. Mas a ordem das palavras-chave é menos importante do que antes. O YouTube há muito tempo transcreve o que é dito em um vídeo, e agora a IA permite que ele entenda o que realmente está acontecendo no vídeo. Quanto mais tempo um vídeo está no ar, mais o YouTube aprende com o tempo de exibição quais partes os espectadores acham atraentes, e Justin espera que o YouTube direcione os espectadores para essas seções.

    Isso significa que a otimização do YouTube agora se resume à experiência do espectador. Justin se concentra no que os espectadores querem, o que eles digitariam no Google ou no YouTube para encontrar um vídeo e o que chamaria sua atenção, mesmo que não estivessem procurando por isso.

    Como as respostas rápidas vêm cada vez mais da IA, Justin acredita que a parte do vídeo que a IA não pode substituir é a parte humana. Um espectador pode obter o tamanho de um banner ou uma configuração da IA, mas ele quer ouvir como uma pessoa específica abordaria isso, que escolhas essa pessoa faria e por quê. Ao compartilhar opiniões, experiências, crenças e estruturas, você dá aos espectadores algo que ninguém mais pode oferecer. Justin diz que as pessoas já estão “esgotadas” com o conteúdo de IA e que ele sai assim que ouve uma voz de IA, então ele espera que o conteúdo criado por humanos se torne mais valioso, e não menos.

    Otimização de capítulos: novas “linhas de pesca” para pesquisa

    A Primal Video trata os capítulos da mesma forma que tratava os títulos. Para cada capítulo, a equipe pergunta o que uma pessoa digitaria para encontrar aquela seção se fosse um vídeo separado, pesquisa palavras-chave e volume de pesquisa e nomeia o capítulo de acordo. Os carimbos de data/hora e os marcadores de capítulo na descrição do vídeo continuam sendo um local para otimização para pesquisa no YouTube e no Google, e cada um é um link direto para aquele momento no vídeo.

    Em vez de escrever títulos de capítulos como “ganchos” que provocam o que vem a seguir, Justin recomenda títulos que comuniquem o que cada seção realmente aborda. Para um vídeo sobre as cinco coisas que a IA edita bem, cada capítulo nomearia a coisa específica. Revelar a resposta nos carimbos de data/hora ajuda o YouTube a exibir essa seção, dá às ferramentas de IA como o ChatGPT um caminho direto para a resposta e evita que ela seja escondida em um título misterioso que os espectadores podem ou não clicar.

    Justin vê os capítulos otimizados para pesquisa como “linhas de pesca” adicionais que ajudam os espectadores a encontrar conteúdo. Essa abordagem funciona para canais construídos para pesquisa. A Primal Video educa, em vez de entreter, então, em vez de competir com criadores de conteúdo de entretenimento como MrBeast por um lugar na página inicial, ela busca aparecer no topo quando alguém tem um problema específico. Ele vê a mesma oportunidade para a maioria dos proprietários de negócios que podem compartilhar suas opiniões e falar sobre seus produtos sem competir por visualizações de entretenimento.

    As ferramentas de IA tornam a otimização de capítulos muito mais rápida do que manualmente. Justin aponta para o vidIQ, cujas ferramentas de IA geram títulos e marcadores de capítulo com base no volume de pesquisa. A equipe da Primal Video conectou o vidIQ ao seu assistente de IA por meio de uma conexão MCP. Depois que um vídeo é concluído, a equipe carrega o arquivo de legenda VTT ou SRT, que inclui o tempo de tudo o que foi dito, e pede à IA para gerar capítulos com base em frases-chave em torno de cada seção, mantendo os títulos legíveis.

  • Ciclo completo de produção de vídeo: Lumen5 se integra com Claude, ChatGPT, Zapier e Make

    Ciclo completo de produção de vídeo: Lumen5 se integra com Claude, ChatGPT, Zapier e Make

    No marketing moderno, a eficiência é a chave para o sucesso. Quantas abas do navegador você tem abertas agora? Provavelmente muitas. Mover textos de uma ferramenta para outra, procurar o manual da marca, coordenar com a equipe – tudo isso consome tempo e energia preciosos. Imagine poder encurtar esse caminho, obtendo um vídeo pronto e alinhado à sua marca, sem sair do seu assistente de IA habitual ou automatizando completamente o processo. Com o Lumen5, isso se tornou realidade graças às novas integrações com Claude, ChatGPT, Zapier e Make, oferecendo um ciclo completo de produção de vídeo.

    Agora você pode encomendar tudo em um só lugar: desde a edição de vídeo até a publicação, substituindo uma equipe inteira de SMM. Isso não é apenas uma economia de orçamento, mas também um alívio significativo para seus nervos. Todos os vídeos criados são automaticamente enviados para o seu espaço de trabalho Lumen5, onde você sempre pode fazer as edições finais antes da publicação. A inteligência artificial faz o trabalho bruto, e você mantém o controle.

    Produção abrangente de vídeos curtos: esqueça a rotina

    Lumen5 + Claude: do rascunho ao vídeo pronto

    Claude se destaca em uma tarefa que geralmente consome horas: transformar relatórios volumosos, artigos ou notas dispersas em um texto coeso e interessante. Anteriormente, depois de criar o roteiro perfeito, era preciso transferi-lo para um editor de vídeo e começar do zero. Agora, graças ao conector Lumen5, essa etapa é ignorada.

    • Preservação do roteiro: O Lumen5 usa seu roteiro palavra por palavra para a narração, garantindo total conformidade com o texto aprovado.
    • Contexto: Claude pode resumir documentos volumosos (relatórios, artigos, notas) em um roteiro curto e criar um vídeo dentro de um único diálogo.
    • Flexibilidade: A capacidade de trabalhar no Claude Code permite que os desenvolvedores criem vídeos (por exemplo, para atualizações de produtos) sem sair do terminal.
    • Personalização: Você pode especificar um modelo, voz de IA, manual da marca ou deixar a escolha para o Lumen5.

    “Se Claude é sua ferramenta para levar um rascunho longo à perfeição, a integração com o ChatGPT é a via expressa.”

    Lumen5 + ChatGPT: vídeo sob demanda

    Adicione o aplicativo Lumen5 ao ChatGPT, descreva suas necessidades, e o Lumen5 escreverá o roteiro e criará o vídeo. Para começar, basta uma frase, sem a necessidade de escrever um roteiro prévio ou abrir uma nova aba.

    • Início rápido: Uma solicitação de uma linha é suficiente para criar uma promoção, um clipe para redes sociais ou uma resenha.
    • Uso de roteiros prontos: Se você já tem um roteiro, basta inseri-lo, e o Lumen5 o usará para a narração.
    • Seleção de voz: Ouça várias opções de vozes de IA por sotaque, gênero e tom para encontrar a ideal para o seu vídeo.
    • Acompanhamento de status: Pergunte ao ChatGPT sobre o status do vídeo ou uma lista de vídeos solicitados recentemente, recebendo links quando estiverem prontos.
    • Branding: A integração suporta brandbooks, garantindo que mesmo as solicitações mais rápidas estejam alinhadas com a sua identidade de marca.

    Lumen5 + Zapier: automação sem código

    O aplicativo Lumen5 para Zapier permite criar vídeos automaticamente quando um novo conteúdo (posts, produtos, atualizações) aparece, sem a necessidade de escrever código. Esta é a solução ideal para quem busca terceirização de conteúdo para redes sociais.

    • Gatilhos: Inicie a criação de vídeos a partir do seu CMS, loja online, CRM, formulários ou planilhas.
    • Estilo unificado: Configure o espaço de trabalho e o estilo uma vez, e todos os vídeos criados estarão alinhados com a sua marca.
    • Fácil configuração: Faça login no Lumen5 via Zapier, conceda acesso, e o Zapier cuidará do resto.
    • Flexibilidade: O Lumen5 pode escrever um roteiro para você, se você fornecer o texto do post ou uma breve descrição.

    Comparação AI ou recorte real: Neste caso, a IA oferece automação que pode ser significativamente mais barata do que o recorte manual, especialmente para a produção em massa de conteúdo.

    Lumen5 + Make: para automações avançadas

    O aplicativo Lumen5 para Make, que será lançado em breve, é projetado para rotear, filtrar e processar em lote o conteúdo em vídeos prontos dentro de cenários já existentes. Estes são os critérios de qualidade de postagem em massa, levados ao absoluto.

    • Processamento em lote: Crie vídeos para cada linha da tabela ou item do feed, com roteiros, modelos ou vozes individuais.
    • Ramificação por tipo de conteúdo: Envie cada item para um modelo, voz ou brandbook separado. Por exemplo, um lançamento de produto receberá uma promoção, e um artigo “como fazer” receberá um vídeo tutorial.
    • Confiabilidade: O uso de chaves de idempotência evita a criação de vídeos duplicados ao reiniciar o cenário.
    • Disponibilidade: Atualmente, você pode usar o Lumen5 no Make através do módulo HTTP e da API Lumen5 Video Creation com uma chave de API.

Vale a pena a exclusividade ou algo novo? Com o Make, você pode automatizar a criação de vídeos exclusivos para cada produto ou artigo, o que é significativamente mais eficaz do que criar um vídeo genérico.

Qualquer que seja a integração que você escolher, o princípio permanece o mesmo: seus vídeos chegam ao espaço de trabalho do Lumen5, usam seus guias de marca e modelos, e são abertos no editor do Lumen5 para ajustes finais.

Ciclo completo de produção de vídeo: Lumen5 se integra com Claude, ChatGPT, Zapier e Make — ilustração 2

Perguntas Frequentes

Posso criar vídeos Lumen5 a partir do Claude ou ChatGPT?

Sim. Usando o conector Lumen5 no Claude (incluindo o Claude Code) ou o aplicativo Lumen5 no ChatGPT, você pode solicitar um vídeo em um diálogo e receber um link para o vídeo pronto em poucos minutos.

Preciso escrever um roteiro primeiro?

Não. Forneça uma breve descrição e o Lumen5 escreverá o roteiro. Se você já tiver um roteiro, o Lumen5 o usará palavra por palavra para a narração.

Meus vídeos serão compatíveis com a marca?

Sim. Você pode solicitar um guia de marca, modelo, voz de IA ou projeto específico do seu espaço de trabalho. No Zapier, você configura o espaço de trabalho e o estilo uma vez ao criar um Zap.

Posso editar vídeos criados por meio da integração?

Sim. Cada vídeo é aberto no editor do Lumen5, permitindo que você o revise e ajuste antes da publicação.

Quem pode criar vídeos por meio da integração com o Claude?

Qualquer pessoa com permissão para criar vídeos em seu espaço de trabalho Lumen5. Usuários com permissões de visualização ou revisão podem visualizar o conteúdo, mas não criar vídeos, assim como no aplicativo Lumen5.

Posso automatizar a criação de vídeos sem código?

Sim. O aplicativo Lumen5 para Zapier permite que você inicie a criação de vídeos a partir do seu CMS, loja, CRM, formulários ou planilhas sem escrever código ou gerenciar chaves de API.

Conclusão: Como escolher um fornecedor de conteúdo de vídeo

Essas integrações foram criadas porque ouvíamos constantemente a mesma coisa: a dificuldade não está nas ideias, mas na sua implementação, na transferência de conteúdo de uma ferramenta para outra. O Lumen5 chegou onde suas ideias já vivem. Se você está procurando um ciclo completo de produção de vídeos curtos que economizará tempo e recursos, e substituirá uma equipe por um serviço, essas soluções são para você.

Os critérios de qualidade ao escolher um fornecedor incluem não apenas o produto final, mas também a eficiência do processo. O Lumen5 oferece exatamente isso: redução da rotina, automação e manutenção do controle criativo. Saiba mais ou agende uma demonstração para ver como as equipes transformam artigos, roteiros e ideias em vídeos polidos e com a marca.

  • Para quem trabalha com documentos longos: comece com Claude.
  • Para ideias rápidas: comece com o ChatGPT.
  • Para automação quando um novo conteúdo é publicado: comece com o Zapier.
  • Para processos de alto volume ou de várias etapas: fique de olho no Make (ou comece hoje com a API).
  • IA em Fintech: quem lidera a pesquisa e quanto custa?

    IA em Fintech: quem lidera a pesquisa e quanto custa?

    Um estudo de 68.334 respostas de cinco plataformas de IA diferentes revelou quais marcas fintech dominam o cenário da inteligência artificial. Se você quer entender como o CPM é lucrativo na nova realidade da pesquisa, esta informação é crucial.

    Os métodos tradicionais de SEO não garantem visibilidade na IA, o que significa que muitas empresas estão perdendo a oportunidade de obter tráfego onde os consumidores procuram respostas para questões financeiras. Analisamos 250 consultas em 10 categorias de produtos fintech para consumidores para determinar o cenário real.

    Por que a visibilidade de IA é a nova métrica de sucesso?

    De acordo com a Plaid, mais de 200 milhões de pessoas fazem perguntas sobre finanças pessoais apenas no ChatGPT mensalmente. Adicione a isso o Google AI Overviews e o Claude — e o volume de soluções formadas por IA se torna colossal.

    Uma pesquisa da LendingTree mostrou: quase metade (49%) dos usuários de chatbots afirmaram que a IA influenciou pelo menos uma de suas decisões financeiras, mais frequentemente relacionadas a orçamentos, impostos ou abertura/fechamento de contas e empréstimos.

    “O sucesso na pesquisa tradicional não significa visibilidade automática na IA. Você pode dominar o Google para consultas-chave e ainda não aparecer nas respostas do ChatGPT para perguntas semelhantes. A magnitude dessa lacuna é surpreendente”, observam os especialistas.

    Das 68.334 respostas, 7.317 marcas únicas foram mencionadas. A pontuação máxima de visibilidade de IA (escala de 100 pontos, considerando frequência de aparição, posição de menção e número de categorias) foi de 65,6.

    Entre as marcas puramente fintech, nenhuma ultrapassou a marca de 65. Isso indica que o mercado é fragmentado e que os recém-chegados têm uma chance.

    Metodologia: como calculamos a pontuação de visibilidade de IA

    • 10 categorias: selecionadas pela relevância para o setor.
    • Posição da menção: determinada pela primeira aparição no texto da resposta.
    • Tonalidade: avaliada pelo contexto circundante das palavras-chave. São proxies textuais, não marcação manual.

    Líderes em visibilidade de IA: quem e por quê?

    A Apple lidera com 65,6 pontos. Embora não seja uma marca puramente fintech (Apple Pay, Apple Card), ela estabelece o padrão. Entre as empresas puramente fintech, a SoFi lidera com 64,6 pontos.

    A razão é simples: a SoFi é a única marca que apareceu em todas as 10 categorias fintech, incluindo bancos, empréstimos, investimentos e transferências de dinheiro. A frequência de menções representa 50% da pontuação total, e a cobertura de categorias, 20%. Nenhuma outra marca fintech se aproximou da SoFi nesse indicador.

    A seguir estão:

    • PayPal: 59 pontos (3º lugar).
    • Charles Schwab: 53.6 pontos.
    • Chime: 53.0 pontos.
    • Revolut: 52.6 pontos.

    Fidelity e Wise tiveram um bom desempenho, apesar de menos menções, devido à sua aparição precoce nas respostas (em média, 3ª posição). Isso mostra que um teste de hipóteses barato sobre o impacto da posição da menção na conversão é totalmente justificado.

    Exemplo da Wealthfront: amplitude é mais importante que volume

    A Wealthfront, com 46 pontos, tem muitas menções, mas abrange apenas 7 das 10 categorias. Essa lacuna na cobertura custou-lhe posições em comparação com marcas com menos menções, mas com uma presença mais ampla nas categorias.

    Isso demonstra que o CPM é vantajoso não apenas pela quantidade, mas também pela qualidade da cobertura.

    Líderes de Categoria: Quem Domina os Nichos?

    Cada uma das 10 categorias fintech tem seu próprio cenário de visibilidade de IA. O líder da categoria frequentemente não é o líder do índice geral. A concentração de marcas varia muito.

    • Compre agora, pague depois (BNPL): a mais consolidada. Klarna (91.8%), Affirm (83.1%), Afterpay (80%). Klarna é quase sempre mencionada primeiro.
    • Transferências de dinheiro: Wise lidera com 84.7% das menções, mantendo a estabilidade em todas as cinco plataformas de IA. Remitly (66.8%) e Western Union (55.2%) ficam para trás. Wise ocupa o primeiro lugar em 57.7% das respostas onde aparece. Este é um excelente exemplo de uma marca desafiante superando um veterano.
    • Investimentos: Fidelity (74.5%) e Charles Schwab (73.8%) são co-líderes, a IA não dá preferência a nenhum deles. Robinhood (56.3%) está em terceiro lugar. Marcas menores com conteúdo forte em comparação de recursos competem com os gigantes.
    • Robo-advisors: Betterment (84.2%) e Wealthfront (75.7%) – um par claro. Betterment é frequentemente mencionado primeiro.
    • Serviços bancários: SoFi (59%) e Chime (54.2%) lideram. Capital One (40.3%) e Ally Bank (40.2%) dividem o terceiro lugar.
    • Criptomoedas: Coinbase domina com 72.9% das menções. Kraken (64.9%) e Binance (52.5%) seguem.
    • Orçamento: YNAB lidera com 72.8% das menções e é quase sempre a primeira ferramenta de orçamento que a IA nomeia. Monarch Money (55.5%) ocupa o segundo lugar.
    • Empréstimos: a categoria mais fragmentada. SoFi (43.7%) lidera, mas a diferença para Upstart (36.5%) e LightStream (33.1%) é mínima. Aqui, um teste de hipóteses barato pode trazer resultados rápidos.
    • Software para negócios: Intuit lidera com 58.3% graças a QuickBooks e TurboTax. Xero (41.2%) é o segundo.
    • Pagamentos: PayPal (81.5%) — a marca mais mencionada, mas raramente a primeira (em média, 4.46ª posição). Venmo (64.2%), Cash App (48.1%) e Zelle (46.4%) seguem-no. Apple Pay, apesar da alta pontuação geral da Apple, ocupa o quinto lugar nesta categoria.

    Tonalidade das menções e influência das plataformas de IA

    Menos de 2% das menções a marcas fintech têm uma conotação negativa. As respostas da IA são geralmente neutras ou positivas. Os líderes em tonalidade positiva são ferramentas para finanças empresariais: FreshBooks, QuickBooks, Wave (mais de 75% de menções positivas).

    Isso explica-se pelo facto de a IA as recomendar no contexto da resolução de tarefas, usando formulações como “QuickBooks simplifica…”.

    Wise (69% de positivo) e Capital One (68.6% de positivo) destacam-se pelo alto nível de descrições favoráveis (“confiável”, “transparente”, “bem estabelecido”). A IA retira estas formulações de fontes externas, como listas dos melhores produtos em publicações financeiras.

    Por outro lado, Cash App e Wells Fargo têm a maior percentagem de menções negativas (1.7% e 1.5% respetivamente), relacionadas com taxas e problemas que surgem no contexto de reclamações.

    AI em fintech: quem lidera na pesquisa e quanto custa? — ilustração 2

    Conclusão estratégica: a tonalidade é formada pela linguagem das fontes que a IA utiliza e pelo contexto da consulta. Se a sua marca aparece mais frequentemente no contexto de reclamações, isso refletir-se-á na descrição da IA. Se for em instruções e revisões, isso também influenciará. Ou seja, a tonalidade reflete uma mistura das suas fontes, e não apenas a reputação.

    Diferenças entre plataformas de IA

    Cinco sistemas de IA diferem:

    1. Pelo número de marcas na resposta.
    2. Pelas preferências de marcas específicas.
    3. Pelas fontes de informação.

    ChatGPT menciona mais frequentemente PayPal (25.3%) e SoFi (20.5%). Claude Sonnet 4, pelo contrário, é mais seletivo. NerdWallet mostrou uma diferença extrema: 11.5% nas Google AI Overviews contra 1.3% no Gemini.

    Gemini fornece as respostas mais densas (em média 9.8 marcas), enquanto Perplexity e Claude — apenas 6. Menos marcas na resposta significa menos concorrência, o que é importante para uma alternativa orçamental à semeadura.

    Reddit é mencionado em 12% das respostas do ChatGPT e 7.8% das Google AI Overviews, mas em menos de 0.2% do Perplexity e Claude. Isso indica que as plataformas de IA têm diferentes fontes de dados, o que afeta a comparação de preços da promoção.

    Perguntas frequentes

    O que é o AI Visibility Score?

    É uma métrica de 100 pontos que mede a frequência com que uma marca aparece nas respostas da IA, quão cedo é mencionada e em quantas categorias está presente. Essencialmente, é um indicador de quanto dinheiro trará por cada rublo gasto no canal de IA.

    Qual CPM considerar vantajoso na busca por IA?

    Como a busca por IA está apenas se desenvolvendo, ainda não há um CPM direto. No entanto, se uma marca aparece consistentemente nas primeiras posições das respostas da IA, isso equivale a um CPM muito baixo, pois o alcance é orgânico e de alta conversão.

    O foco na cobertura de categorias e na menção precoce é a chave para um CPM abaixo de 50 rublos em termos de contatos reais.

    Vale a pena investir na otimização para busca por IA?

    Sim, definitivamente. A IA está se tornando o principal canal para a busca de informações financeiras. Empresas que ignoram isso correm o risco de perder uma parte significativa de potenciais clientes.

    Não é uma questão de “quanto custa cortar 1 hora de transmissão”, mas sim se a IA vale a pena como canal de atração de tráfego. A resposta: sim, vale a pena, e quanto antes, melhor.

    O que é mais barato: banner ou segmentação na busca por IA?

    A busca por IA é, em sua essência, mais próxima do tráfego orgânico. Se sua marca é mencionada pela IA, isso é gratuito, ao contrário de banners pagos ou publicidade segmentada.

    Investir na otimização de IA é uma estratégia de longo prazo para obter tráfego “gratuito”, que no final se mostra mais barato que influenciadores e publicidade tradicional.

    Conclusão

    A análise de 68.334 respostas de plataformas de IA mostrou: o mercado de fintech na busca por IA é fragmentado, e as empresas têm a chance de assumir posições de liderança. Apple e SoFi lideram, mas suas pontuações (máximo de 65.6) mostram que o teto está longe.

    Isso cria enormes oportunidades para testar hipóteses de forma barata e para empresas que se concentram na amplitude da cobertura de categorias e na otimização de conteúdo para IA. Não se deve esquecer que um CPM vantajoso na busca por IA não é alcançado por meio de posicionamento direto, mas por meio de uma profunda integração no campo de informação da IA.

    Seu próximo passo é estudar como seu conteúdo é percebido pela IA e ajustar sua estratégia. Saiba mais sobre estratégias de otimização de IA para fintech.

  • Vídeo com IA e Seedance: como pensar como um cineasta para um resultado cinematográfico

    Vídeo com IA e Seedance: como pensar como um cineasta para um resultado cinematográfico

    Interessado em como criar vídeos gerados por IA que pareçam cinematográficos, não baratos? Quer ter um fluxo de trabalho repetível para transformar um conceito simples em conteúdo de vídeo de IA polido usando ferramentas como o Seedance? Neste artigo, você aprenderá um processo passo a passo para criar vídeo de IA de qualidade profissional, desde o desenvolvimento do conceito e a construção de elementos visuais chave até a geração de clipes com o Seedance e a montagem em um produto final.

    O maior equívoco sobre o vídeo de IA é que é fácil. Inserir um prompt em um modelo de vídeo produz um resultado, mas a qualidade desse resultado depende inteiramente da capacidade do criador de se comunicar com a ferramenta. Ross Simmons observa que a maioria das pessoas que descartam o vídeo de IA como “inferior” estão vendo o resultado de prompts vagos, não os limites da própria tecnologia.

    Compreendendo os modelos: LLMs vs. Modelos de Difusão

    A primeira coisa a entender é a diferença entre como os Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) e os modelos de difusão processam as instruções. LLMs, como ChatGPT, Claude ou Gemini, entendem a intenção conversacional. Um modelo de difusão, a tecnologia subjacente à maioria dos geradores de imagem e vídeo de IA, incluindo Midjourney e Seedance, não.

    • Modelos de difusão extraem palavras-chave visuais de um prompt e ignoram o “lixo” conversacional.
    • A frase “crie uma imagem de um gato andando na praia com um chapéu de cowboy” funciona no Midjourney, mas o modelo não analisa essa frase como um chatbot. Ele procura palavras-chave visuais: gato, praia, chapéu de cowboy.

    Estratégias de prompt que funcionam bem em um chat não se traduzem diretamente para a geração de imagens e vídeos. Cada modelo tem sua própria estrutura de prompt, e aprender essa estrutura é o que diferencia um resultado polido de um comum. Ross observa que certas ferramentas se destacam em certas tarefas.

    “Midjourney, por exemplo, continua sendo a ferramenta preferida entre os criativos para direção de arte, ideias e exploração criativa”, Ross Simmons.

    A geração de imagens do ChatGPT tem a vantagem de uma camada de raciocínio que interpreta a intenção, mas muitos profissionais ainda preferem o resultado estético de um modelo de imagem especializado.

    Para quem não sabe como escrever prompts estruturados para uma ferramenta como o Midjourney, há um truque prático. Em vez de aprender a sintaxe, diga ao ChatGPT como você quer que a imagem desejada se pareça e peça para ele escrever o prompt no formato Midjourney. O ChatGPT converterá descrições conversacionais em um formato estruturado e baseado em palavras-chave que os modelos de difusão respondem, resultando em resultados significativamente melhores.

    Dica profissional: A geração de imagens é a base para vídeos de IA. Dominar a criação e o refinamento de imagens estáticas primeiro leva a uma taxa de sucesso muito maior ao passar para o vídeo, porque os mesmos princípios de prompts, composição e direção visual se aplicam.

    1. Desenvolvimento do conceito de vídeo de IA

    O conceito é a ideia subjacente ao que o vídeo tenta comunicar. Não precisa ser complexo ou profundamente artístico. Pode ser tão simples quanto “quero mostrar meu produto em um ambiente inesperado” ou “quero explicar essa técnica com uma metáfora visual”. O objetivo é ter uma intenção antes de tocar na ferramenta.

    Ross ilustra isso com um projeto que ele originalmente criou como uma animação stop-motion há muitos anos. O conceito: uma lata de Red Bull está em uma mesa. Uma folha de papel desliza, dobra-se em um touro de origami, esbarra na lata, a abre, bebe o líquido, cria asas e voa. Todo o trabalho é um trocadilho com “Red Bull te dá asas”. Este conceito passou por diferentes mídias. Ele recentemente o recriou com o Seedance, alimentando a sequência em um modelo de vídeo de IA com algumas referências de imagem, e o conceito se manteve porque a ideia era forte, independentemente da ferramenta de produção.

    Ross recomenda usar LLMs para desenvolver ainda mais o conceito. Mesmo uma ideia básica pode ser expandida pedindo ao ChatGPT para ajudar a extrapolar a narrativa, sugerir sequências visuais ou variações. O objetivo é ter uma compreensão clara da história antes de passar para o desenvolvimento visual.

    2. Criação de elementos visuais chave

    Uma vez que o conceito existe, o próximo passo é desenvolver os elementos visuais chave que ancorarão o vídeo. Ross divide isso em três componentes:

    • Assunto (ou herói): Este é o foco da história. Pode ser um produto, uma pessoa ou qualquer objeto que impulsione a narrativa. Para o anúncio de perfume que Ross criou, o herói era o próprio frasco. Ele gerou um mock-up da imagem do produto com o Midjourney, estabelecendo a aparência do frasco antes de fazer qualquer outra coisa. Criar mock-ups de produtos com ChatGPT, Midjourney ou Gemini é um ponto de partida válido quando a fotografia profissional do produto não está disponível.
  • Cenário: É onde a história se desenrola. Ross construiu um cenário de selva no Midjourney para um anúncio de perfume. Os cenários podem ser criados em qualquer ferramenta de geração de imagens ou obtidos a partir de imagens de referência no Pinterest, Shutterstock ou de uma biblioteca de fotos pessoal. É importante articular qualidades visuais específicas. Em vez de dizer ao modelo para fazer algo “legal”, Ross recomenda descrever o que é atraente na referência: a hora do dia, como a luz incide nas superfícies, a temperatura da cor e a profundidade de campo. Quanto mais específica a direção, melhor o resultado.
  • Personagem ou elemento secundário: É tudo o mais que aparece na cena para apoiar a narrativa. No exemplo do perfume, Ross adicionou uma pantera negra entrando no quadro e, eventualmente, olhando para a câmera, e depois saltando em direção a ela. Este elemento secundário criou tensão e movimento no que de outra forma seria um quadro de produto estático.

    • Dica profissional: Ao usar uma fotografia pessoal como personagem, isole o objeto em um fundo sólido. Não use uma fotografia com um ambiente movimentado ou outras pessoas. Forneça várias fotos tiradas de diferentes ângulos, todas mostrando o objeto com a mesma roupa. Isso dá ao modelo dados claros para trabalhar ao colocar o personagem em novos ambientes, poses e cenários.

    Usando ângulos de câmera para narrativa visual

    A perspectiva da câmera é uma das maneiras mais rápidas de elevar os visuais gerados por IA acima da composição plana e centralizada que a maioria dos modelos produz. Alguns princípios básicos de cinematografia fazem uma enorme diferença.

    Uma dica prática para quem não tem formação em cinematografia: use o ChatGPT para analisar um quadro de filme. Carregue a imagem e peça ao modelo para explicar o que cria um determinado efeito emocional. É o ângulo da câmera? A iluminação dramática? O bokeh suave? O contraste? O ChatGPT irá detalhar isso usando a terminologia cinematográfica correta, que pode então ser usada diretamente em prompts para imagens e vídeos.

    Ross testou essa abordagem pedindo ao ChatGPT para gerar “os seis quadros mais usados de Guy Ritchie” em uma única imagem. O resultado incluiu close-ups, quadros de ângulo alto e várias técnicas que Ross não havia encontrado antes, cada uma das quais pode ser usada como referência para futuros prompts. Os criadores podem fazer referência a diretores ou filmes específicos sem conhecer o léxico técnico. A frase “faça este personagem parecer Aladdin nesta cena” ou “mostre-me um quadro no estilo Guy Ritchie com este personagem neste ambiente” produz resultados que são diferentes da saída comum e centralizada que a maioria das pessoas obtém.

    AI-видео с Seedance: как мыслить как кинорежиссер для киношного результата — illustration 2

    3. Criando um Storyboard de Vídeo AI Usando Keyframes

    Um keyframe, no contexto de vídeo AI, é uma imagem usada como ponto de referência para o modelo. Um storyboard é uma sequência de 6 a 12 keyframes que mapeiam os principais momentos de um vídeo, estabelecendo o ângulo, a iluminação e a composição para cada momento.

    O storyboard serve mais para o criador do que para o modelo. Ele fornece estrutura, evita sobrecarregar um único clipe com muita ação e estabelece uma sequência clara de eventos antes que a geração do vídeo comece. Ross enfatiza que o storyboard não precisa ser profissional. É uma ferramenta de planejamento, e imagens brutas são perfeitamente adequadas, desde que transmitam como cada momento deve parecer e se sentir.

    Existem duas abordagens principais para usar keyframes com modelos de vídeo AI:

    Dica Profissional: Para criar um vídeo mais longo, junte clipes extraindo o último quadro do clipe anterior e usando-o como o keyframe inicial para o próximo. Isso cria continuidade visual em uma sequência de vários clipes sem ter que gerar elementos consistentes do zero novamente.

    Erros Comuns ao Criar Sequências de Keyframes

    O erro mais comum que Ross vê é quando as pessoas tentam colocar muita ação em um clipe curto. Um clipe de 5 segundos pode acomodar apenas uma ou duas ações. Escrever um parágrafo longo descrevendo uma lata deslizando, um papel voando, um touro se formando e uma explosão, tudo dentro de cinco segundos, sobrecarrega o modelo. O resultado são membros distorcidos, perspectivas tortas e artefatos visuais. A solução é combinar a complexidade do prompt com a duração do clipe.

    Ross também distingue entre usar imagens como quadros-chave e usá-las como referências. Os quadros-chave exigem reprodução exata em pontos específicos do vídeo, o que geralmente leva a transições desajeitadas e movimentos de câmera não naturais, pois o modelo é forçado a se mover entre dois pontos finais rígidos. As referências dão ao modelo uma ideia da aparência desejada sem exigir precisão de pixel, e tendem a produzir resultados mais suaves e naturais. Ross recomenda usar referências em vez de quadros-chave na maioria dos casos.

    4. Geração de vídeo com Seedance e montagem do produto final

    Seedance, desenvolvido pela ByteDance (a empresa por trás do TikTok), destaca-se por sua adesão a prompts e precisão de imagem de referência. Ross o descreve como quase impecável em ambas as áreas, um avanço significativo em relação aos modelos de vídeo de apenas dois anos atrás.

    Seedance não é um aplicativo autônomo. É um modelo acessado por meio de plataformas agregadoras. Ross recomenda Luma AI (lumalabs.ai) como a plataforma preferida, juntamente com Flora, Figma Weave, Artlist, Imagine Art, Open Art e Krea. Essas plataformas fornecem acesso ao Seedance ao lado de outros modelos de vídeo, como Kling 3.0, Veo 3 e outros, todos conectados via API.

    O Google Veo 3 (acessível via Gemini) oferece geração de vídeo gratuita e era considerado de ponta antes do surgimento do Seedance e do Kling 3.0. Ross observa que, embora o Veo seja útil, as habilidades aprendidas em um modelo não se transferem automaticamente para outro. Cada modelo de vídeo tem sua própria estrutura de prompt. A prática com o Veo constrói uma familiaridade geral com o vídeo de IA, mas para obter os melhores resultados no Seedance, é preciso aprender como o Seedance responde especificamente a prompts, instruções de tempo e imagens de referência.

    Como usar prompts de forma eficaz no Seedance

    O Seedance suporta prompts segmentados por tempo, o que permite aos criadores especificar o que acontece em intervalos específicos dentro de um único clipe. Para um clipe de 15 segundos, um prompt pode ser estruturado da seguinte forma: “Entre 0 e 4 segundos, isso acontece. Entre 4 e 8 segundos, isso acontece. Entre 8 e 12 segundos, isso acontece.” O modelo adere a essas instruções de tempo, permitindo coreografar sequências de vários movimentos em uma única geração, em vez de encadear vários clipes curtos.

    Custo do Seedance e solução alternativa de escala

    O Seedance oferece uma escolha de duração de 5 a 30 segundos por clipe. Ross aconselha os iniciantes a começar com clipes mais curtos e de baixa resolução para aprender o fluxo de trabalho. Gerar um clipe de 30 segundos em alta resolução sem experiência geralmente resulta em desperdício de dinheiro e resultados insatisfatórios. Um clipe de 30 segundos do Seedance em 720p custa aproximadamente US$ 14. Aumentar a resolução para 1080p praticamente dobra o custo para US$ 28-32. Esses preços são significativamente mais altos do que os modelos de vídeo de IA anteriores, onde clipes de 5 segundos custavam menos de US$ 0,20, mas a diferença na qualidade também é significativa.

    Uma alternativa econômica é gerar em uma resolução mais baixa e depois aumentar a escala. Ross gerou um clipe de 480p por cerca de US$ 6, depois o escalou duas vezes usando as ferramentas integradas da plataforma para uma qualidade próxima a 4K por US$ 3 adicionais. O custo total de US$ 9 produziu uma qualidade comparável a uma renderização nativa de alta resolução por aproximadamente um terço do preço. As duas principais ferramentas de upscaling são Topaz Labs e Magnific, ambas integradas na maioria das plataformas agregadoras.

    Conclusão

    Dominar o vídeo com IA não é apenas dominar as ferramentas, é desenvolver a mentalidade de um diretor. Ao aplicar os princípios de conceito, desenvolvimento visual e storyboard, você pode criar conteúdo de vídeo de alta qualidade com IA que parece profissional e envolvente. Comece com uma ideia clara, use LLMs para desenvolvê-la, crie visuais fortes e planeje suas sequências cuidadosamente. Então você pode escalar suas produções de vídeo para níveis nunca antes vistos, o que era impossível e agora é possível.

    Perguntas Frequentes

    O que é Seedance e como funciona?

    Seedance é um modelo de IA para geração de vídeo desenvolvido pela ByteDance. Ele permite criar vídeos com base em prompts de texto e imagens de referência, garantindo alta precisão e qualidade. O acesso a ele é feito através de plataformas agregadoras, como Luma AI.

    Quanto custa criar um vídeo com Seedance?

    O custo de um clipe de 30 segundos em 720p é de cerca de US$ 14, e em 1080p é de US$ 28-32. No entanto, é possível economizar,

  • CPM lucrativo? Vale a pena excluir o Perplexity do rastreamento de visibilidade de IA?

    CPM lucrativo? Vale a pena excluir o Perplexity do rastreamento de visibilidade de IA?

    No mundo da pesquisa de IA, os líderes estão em constante mudança, e a questão de quais plataformas monitorar torna-se crítica para os especialistas em SEO. Discussões recentes giraram em torno da plataforma Perplexity: vale a pena continuar monitorando-a ou focar exclusivamente em gigantes como ChatGPT, Gemini e Claude? Analisaremos como a mudança nas participações de mercado afeta a avaliação da visibilidade e quanto dinheiro cada rublo gasto trará para entender se o CPM é lucrativo.

    Perplexity realmente está perdendo terreno?

    Ross Hudgens, CEO da Siege Media, afirma que a participação de mercado da Perplexity está diminuindo. Incluí-lo em métricas gerais junto com ChatGPT, Gemini, Claude e produtos de IA do Google pode distorcer a imagem real da visibilidade. Hudgens exorta: “Todos deveriam remover o Perplexity de seus rastreadores LLM hoje”.

    No entanto, como a experiência mostra, conclusões precipitadas podem ser errôneas. Em março de 2002, na conferência Search Engine Strategies, discutiu-se a redução do número de mecanismos de busca rastreados de 15 para 5. Naquela época, o Google foi excluído da lista. Isso se revelou uma séria omissão, pois o Google estava rapidamente ganhando força. Uma situação semelhante pode se repetir hoje.

    Dados confirmam o declínio do Perplexity

    • De acordo com o StatCounter, em junho de 2026, o Perplexity detinha 7,91% da participação de referências de chatbots de IA, quase no mesmo nível do Gemini (7,94%).
    • Em agosto de 2026, a participação do Perplexity caiu para 4,31%, enquanto o Gemini cresceu para 10,9%.

    “Uma pequena participação de mercado nem sempre significa pouca importância estratégica. É como investir em ações: nem sempre se deve olhar apenas para a capitalização atual, mas também para o potencial de crescimento.”

    O mercado está se consolidando, mas não em torno de um único líder

    Os dados mais recentes da Similarweb de maio de 2026 mostram o domínio do ChatGPT (53,9% das visitas globais à web entre os sete principais assistentes de IA). O Gemini ocupa 27,9%, o Claude – 9,2%, o DeepSeek – 4,1%, o Grok – 2,4%, e o Perplexity e o Copilot – 1,3% cada.

    Mudanças significativas ocorreram não no desaparecimento do Perplexity, mas no surgimento de um forte segundo player. A participação do ChatGPT no tráfego da web de chatbots de IA diminuiu de 76,4% há um ano para 52,7% em maio de 2026. O Gemini cresceu de 9% para 27,3%, e o Claude – de 1,6% para 8,9%.

    Principais players e suas vantagens

    • ChatGPT: mais de 900 milhões de usuários ativos semanais (fevereiro), mais de 1 bilhão de usuários ativos em todos os produtos (final de julho). Esta é uma enorme base de consumidores diretos.
  • Gemini: o aplicativo Gemini ultrapassou 1 bilhão de usuários mensais (agosto). Possui distribuição do Google via Pesquisa, Android e todo o ecossistema de produtos.
  • Claude: conquistou uma forte posição no segmento corporativo e entre desenvolvedores. Em abril, mais de 100.000 clientes usavam o Claude no Amazon Bedrock. A receita anual ultrapassou 65 bilhões de dólares (agosto).

    • Estas não são três versões de um mesmo negócio, mas sim três vantagens de distribuição diferentes. O mercado parece uma oligarquia em formação, e não uma situação de “o vencedor leva tudo”.

    O que os especialistas em SEO devem monitorar

    Google AI Overviews e AI Mode não devem ser vistos como LLMs comuns. Eles são muito mais importantes. Em junho, o Google informou que o AI Overviews atinge mais de 2,5 bilhões de usuários mensais, e o AI Mode ultrapassou 1 bilhão de usuários mensais. As consultas do AI Mode dobraram a cada trimestre desde o lançamento.

    De acordo com a Similarweb, o AI Overviews apareceu em 43% das consultas de pesquisa do Google nos EUA até maio de 2026, em comparação com 15% no ano anterior. As visitas ao AI Mode cresceram de 126 milhões em junho de 2025 para 279 milhões em maio de 2026.

    Isso significa que o Google AI é uma camada separada no ecossistema de pesquisa dominante do mundo. Para empresas B2B, o Claude também é de enorme importância, apesar do tráfego de consumidores relativamente pequeno. PwC, TCS e Cognizant estão implementando ativamente o Claude em seus fluxos de trabalho, treinando dezenas de milhares de funcionários. Mais de 1000 clientes empresariais gastam mais de 1 milhão de dólares anualmente no Claude.

    Sistema de medição de visibilidade de IA de três níveis

    1. Primeiro nível: Plataformas com escala e significado estratégico. Monitore ChatGPT e Gemini separadamente. Adicione Claude para públicos B2B, corporativos e profissionais.
    2. Segundo nível: Pesquisa de IA integrada em ecossistemas existentes. Monitore Google AI Overviews e AI Mode separadamente de ChatGPT, Gemini e Claude. O objetivo é medir como a IA muda a jornada de pesquisa. O Microsoft Copilot também pode ser incluído neste nível se a empresa tiver uma presença significativa no Microsoft 365.
    3. Terceiro nível: Plataformas emergentes ou especializadas. Isso inclui Perplexity, Grok, DeepSeek. Não os ignore, mas também não lhes dê o mesmo peso. Monitore-os para visibilidade incomum, tráfego de referência, citações e crescimento.

    Não deixe que as médias escondam os dados reais

    Um indicador agregado de visibilidade de LLM pode criar uma falsa sensação de precisão. Por exemplo, se uma marca tem 40% de citação no ChatGPT, 35% no Gemini, 30% no Claude e 90% no Perplexity, a média simples será de 48,75%. Esse número diz pouco se o Perplexity representa apenas uma pequena fração do tráfego importante para o negócio.

    CPM vantajoso? Vale a pena excluir o Perplexity do monitoramento de visibilidade de IA? — ilustração 2

    Em vez de perguntar “Qual é a nossa visibilidade média em LLMs?”, devemos perguntar: “Onde as pessoas importantes para este negócio realmente encontram nossa marca?”.

    Para isso, é preciso combinar três conjuntos de dados:

    Meu veredicto sobre o Perplexity

    Ross Hudgens está certo sobre o problema, mas não totalmente certo sobre a solução. Não remova o Perplexity do rastreador de LLM, mas diminua seu peso. Se o Perplexity gera 1% do seu tráfego de IA, dar a ele 25% ou 33% do peso na avaliação de visibilidade é injustificável. Se, no entanto, ele representa mais de 5% das referências, como o próprio Hudgens sugere, o argumento a seu favor se torna mais forte.

    A trajetória de desenvolvimento do Perplexity merece atenção. A análise do Similarweb de agosto de 2026 ainda descreve o Perplexity como um player ativo no mercado de busca de IA, destacando sua estratégia de ausência de anúncios e foco em assinaturas e acordos corporativos. Isso mostra por que “pequeno” e “insignificante” não são sinônimos.

    Perguntas Frequentes

    Qual CPM é considerado vantajoso para plataformas de IA?

    O CPM vantajoso em plataformas de IA depende do seu público-alvo e do ROI. Se a plataforma gera leads ou vendas de alta qualidade, mesmo com um CPM relativamente alto, ela pode ser vantajosa. O principal é considerar não apenas o custo por impressão, mas também a conversão.

    Vale a pena testar hipóteses de forma barata em novas plataformas de IA?

    Sim, o teste de hipóteses barato em novas plataformas de IA é obrigatório. É assim que se pode descobrir o próximo Google. Não se deve gastar orçamentos enormes nelas, mas o monitoramento e um teste mínimo permitirão não perder um potencial avanço.

    O que é mais barato: banner ou influenciador, se comparado com plataformas de IA?

    A pergunta o que é mais barato banner ou influenciador é incorreta no contexto da IA. As plataformas de IA oferecem um tipo diferente de interação. A comparação de preços deve ser feita através de métricas de eficiência: quanto custa 1 milhão de impressões via banner versus o preço de geração de 100 vídeos de IA ou o custo de publicação de 500 vídeos através de ferramentas de IA. Cada canal tem sua própria economia unitária.

    Como avaliar o custo de singularização de um vídeo com IA?

    O custo de singularização de um vídeo com IA depende da complexidade da tarefa e da ferramenta utilizada. É importante avaliar não apenas os custos diretos, mas também o tempo que a IA economizará. O preço por minuto de vídeo de IA com avatar também varia, mas muitas vezes se mostra mais vantajoso do que o trabalho manual, especialmente em grandes volumes.

    Conclusão

    O mercado de busca de IA é dinâmico. Ignorar o Perplexity ou outras plataformas de nicho completamente significa arriscar perder sinais importantes. No entanto, dar-lhes cegamente o mesmo peso que os gigantes é distorcer a imagem. Uma abordagem matemática para a análise, ponderando as plataformas pelo seu impacto real nos negócios e o monitoramento constante de novos players, é a chave para o sucesso em SEO e uma estratégia de CPM vantajoso.

    Contamos o dinheiro, não apenas o número de plataformas no rastreador. Não perca de vista os azarões que estão ganhando força. Talvez o próximo líder de mercado esteja entre eles. Comece a analisar seus dados hoje para não perder novas oportunidades!

  • Google AI: Juiz duvida que a atualização de spam atinja o conteúdo de IA

    Google AI: Juiz duvida que a atualização de spam atinja o conteúdo de IA

    Esta semana, o mundo do SEO está em polvorosa: um juiz questiona o monopólio do Google sobre o conteúdo para IA, o spam-update tira o chão das publicações automatizadas, e a antiga disputa sobre geolocalização reacende com nova força. Vamos entender o que isso significa para o seu cache, especialmente no contexto do Google AI.

    Batalhas judiciais: Google AI e o uso “injusto” de conteúdo

    Um juiz federal questionou a prática do Google de usar conteúdo da web para suas análises de IA, chamando-a de “extremamente injusta”. Isso ameaça o modelo atual de “tráfego em troca de conteúdo”.

    Detalhes do caso Penske Media contra Google

    • Em uma audiência sobre o caso antitruste da Penske Media, o juiz Amit Mehta questionou se as análises de IA do Google poderiam ser consideradas uma “melhoria do produto”.
    • O CEO da Digital Content Next, Jason Kint, citou o juiz, que chamou a situação de “realmente injusta” e observou que a melhoria está sendo desenvolvida “às custas dos editores”.
    • O juiz Mehta ainda não decidiu sobre o pedido do Google para arquivar a ação.

    “Os editores não controlam como o Google usa seu conteúdo”, observou Kint, enfatizando que recusar a indexação do Google não é uma escolha realista para os editores que dependem do tráfego de busca.

    Spam-update do Google: um golpe nas publicações de IA

    Embora o Google não tenha declarado oficialmente que o conteúdo gerado por IA foi alvo no spam-update de agosto, relatórios de proprietários de sites indicam problemas para publicações automatizadas. O conteúdo de IA barato vale tais riscos?

    Primeiras observações e conclusões

    • Roger Montti coletou exemplos onde sites totalmente automatizados perderam visibilidade, enquanto recursos que usam IA com revisão humana foram menos afetados.
    • Estes são, por enquanto, relatos anedóticos, não uma confirmação oficial de mudanças nos algoritmos do Google.
    • O Google lançou o sistema S-CTS para detectar abuso sintético coordenado em plataformas de vídeo, mas isso não está relacionado à Pesquisa Google.
    • O simples fato de a autoria ser de IA não é a causa da queda nas posições. A política do Google se refere a conteúdo em larga escala, criado para manipular classificações, independentemente do autor.

    • O consultor de SEO Takuma Oka adverte que sua amostra é pequena e as conclusões não são definitivas. O importante não é a IA em si, mas o método e o objetivo da produção em massa.

    SEO vs. GEO: O que John Mueller diz

    John Mueller, do Google, voltou a se manifestar sobre a discussão “SEO vs. GEO”, esclarecendo que não há requisitos especiais para respostas generativas de IA na busca. Ou seja, testar hipóteses de forma barata não significa que se pode esquecer os princípios básicos.

    Nuances para respostas de IA

    Dan Akedju resumiu: “Os fundamentos são os mesmos. O nível de extração é diferente”. Este é um ponto chave: o CPM é vantajoso apenas quando as características da plataforma são levadas em consideração.

    Recomendações de IA: a marca é recomendada, mas outros são citados

    Novos dados mostram que a recomendação de uma marca em uma resposta de IA não garante um link direto para seu site. Isso afeta o ROI e exige uma revisão das métricas.

    Análise da Shero Commerce

    Aleida Solis enfatizou: “Sua marca pode ser recomendada na resposta… enquanto a citação (e o clique) vão para uma revista ou marketplace”. Isso significa que o custo de singularizar um vídeo ou o preço de gerar 100 vídeos de IA deve ser compensado não apenas por menções, mas também por links diretos.

    ChatGPT e Reddit: dinâmica complexa de citação

    Dados da Promptwatch mostraram uma queda acentuada na proporção de citações do Reddit no ChatGPT em meados de agosto, mas novos testes demonstram que o Reddit ainda desempenha um papel importante no processo de extração de informações.

    Google AI: Судья сомневается, спам-апдейт бьет по AI-контенту — illustration 2

    Variabilidade do comportamento do ChatGPT

    Mohanadasan resumiu: “As citações do Reddit não foram simplesmente ‘desativadas’. Elas parecem depender da consulta”. Isso demonstra que a comparação de preços de várias fontes e sua citabilidade é um processo dinâmico e requer monitoramento constante.

    Conclusão: Visibilidade vs. Valor – Novas Métricas

    Esta semana, ficou claro que a visibilidade e o valor real estão começando a divergir. Os editores compartilham informações, mas nem sempre recebem tráfego. As marcas recebem recomendações, mas os links vão para outros. O Reddit pode ser uma fonte de dados para a IA, mas não aparecer nas citações finais. A “visibilidade da IA” está se tornando um conceito muito amplo, exigindo métricas mais precisas para avaliar o ROI.

    É importante não apenas ser indexado, mas também obter uma menção, uma citação, um clique e, finalmente, uma conversão. Quanto dinheiro será gerado por cada real gasto — essa é a questão principal. Revise suas estratégias e métricas para não desperdiçar seu orçamento.

    Perguntas Frequentes

    O que é o uso “injusto” de conteúdo pelo Google AI?

    O juiz Amit Mehta expressou a opinião de que o Google, ao usar o conteúdo de editores para suas revisões de IA sem compensação adequada ou controle por parte dos editores, cria uma vantagem injusta, pois os editores não podem recusar a indexação do Google sem perder tráfego.

    A atualização de spam do Google realmente visa o conteúdo gerado por IA?

    O Google não confirmou isso oficialmente. No entanto, de acordo com relatórios de proprietários de sites, recursos que usam geração de conteúdo totalmente automatizada perderam visibilidade. Ao mesmo tempo, sites onde o conteúdo de IA foi aprimorado por humanos sofreram menos. O foco está no conteúdo em massa, criado para manipular classificações, independentemente do método de geração.

    O que John Mueller aconselha sobre SEO para respostas de IA?

    Mueller afirma que não há requisitos especiais para respostas generativas de IA na Pesquisa Google. Se você já otimiza seu site para o Google, não são necessárias listas de verificação técnicas adicionais para revisões de IA. No entanto, é importante lembrar que diferentes sistemas de IA extraem e selecionam fontes de maneiras diferentes.

    Por que uma marca pode ser recomendada pela IA, mas o link vai para outro site?

    Uma pesquisa da Shero Commerce mostrou que os sistemas de IA frequentemente recomendam marcas pelo nome, mas citam recursos de terceiros (por exemplo, revistas ou marketplaces) em vez das páginas oficiais da marca. Isso significa que a visibilidade da marca nem sempre se converte em cliques diretos e tráfego para seu recurso.

    Como o comportamento do ChatGPT mudou em relação à citação do Reddit?

    Os dados mostram que a citação do Reddit no ChatGPT se tornou mais complexa e depende da consulta específica. Em alguns casos, o Reddit é ativamente usado e citado, em outros – muitos dados são extraídos, mas não há citações. Isso indica a dinâmica dos algoritmos e a necessidade de análise constante das fontes que os sistemas de IA preferem para tópicos específicos.

  • Como fazer 100 únicos de um: análise de fontes de respostas de IA

    Como fazer 100 únicos de um: análise de fontes de respostas de IA

    Num mundo onde a evasão de banimento em publicidade e o repropósito de conteúdo se tornaram estratégias-chave, entender de onde a IA obtém informações é criticamente importante. Analisamos 107 milhões de respostas de IA para identificar as principais fontes de citação em diferentes setores e entender como isso afeta as recomendações no ChatGPT, Perplexity, Gemini e Google AI Overviews.

    DNA do Vídeo: do que a IA “cola” as respostas

    Cada resposta de IA é uma espécie de “DNA do vídeo”, montada a partir de um pequeno conjunto de fontes. Essas fontes não são estáticas; elas mudam dependendo do setor. Para que a IA recomende sua marca, você precisa saber de onde ela obtém informações em seu mercado.

    Classificamos as fontes em três grupos principais: comunidades e conteúdo gerado pelo usuário (UGC), marcas e varejo, e materiais editoriais e de referência independentes. Isso fornece uma visão clara de onde seus esforços valerão a pena.

    • Comunidades e UGC: conteúdo criado por pessoas em espaços públicos (Reddit, YouTube, fóruns).
    • Marca, varejo e fontes próprias: plataformas comerciais controladas pela empresa ou vendedor (sites, listagens em marketplaces, Amazon).
    • Fontes editoriais e de referência independentes: recursos de terceiros sem interesse em vendas (imprensa, Wikipedia, diretórios B2B).

    Quase metade de todas as principais citações em todos os três setores vêm de comunidades e conteúdo gerado pelo usuário. Isso sugere que, se sua marca não estiver presente nessas discussões, você está perdendo metade das fontes potenciais às quais a IA recorre.

    Matriz de fontes: o que diferencia TI de bens de consumo

    O mais interessante começa onde os setores deixam de ser semelhantes. É aqui que reside a chave para a escalabilidade do conteúdo e a singularidade do vídeo.

    TI e soluções: o poder das opiniões independentes

    No setor de TI e serviços, sua página inicial não desempenhará um papel decisivo. Aqui, a confirmação de terceiros é valorizada. As fontes próprias da marca representam apenas 2% das citações, enquanto os materiais editoriais e de referência independentes atingem 47%.

    “Quando a IA recomenda um fornecedor de software, ela não acredita nele cegamente. Ela busca confirmação externa”, observam os especialistas da Trendos.

    A maior parte disso são diretórios B2B, como Clutch, G2, GoodFirms, Gartner, SourceForge e Slashdot. É importante reivindicar e preencher seus perfis nessas plataformas, especialmente G2, Clutch e Gartner. Avaliações atualizadas nesses diretórios são citadas diretamente pela IA. Também vale a pena buscar publicações em mídias especializadas (PCMag, TechRadar).

    Serviços de comunicação: a voz do público e das enciclopédias

    A área de serviços de comunicação é fortemente orientada para o público. O UGC lidera com 51%, fontes editoriais independentes com 40%, e a marca e o varejo com apenas 10%. O Reddit é a principal fonte em três dos quatro motores, e a Wikipedia lidera em um.

    Para uma marca de telecomunicações ou mídia, quase tudo o que importa é a reputação conquistada, a cobertura da imprensa e uma presença enciclopédica confiável, e não o conteúdo publicado em seus próprios recursos. A gestão adequada de uma página na Wikipedia é crítica aqui.

    Bens de consumo: sua loja é sua citação

    Os bens de consumo são uma exceção. Aqui, a marca, o varejo e as fontes próprias ocupam quase todo o espaço restante (46%), depois do UGC, enquanto os materiais editoriais independentes praticamente desaparecem (4%).

    Os motores de IA divergem: o Gemini se orienta para a Amazon e sites de fornecedores especializados, enquanto o Google AI Overviews coloca o YouTube e o Reddit em primeiro lugar. Se você vende produtos físicos, o trabalho principal está concentrado em suas próprias plataformas. A auditoria de listagens em marketplaces, incluindo títulos, descrições, características e avaliações, é fundamental. Eles servem como citações para a IA.

    Como fazer 100 únicos de um: análise das fontes de respostas de IA — ilustração 2

    É necessário preencher as lacunas nas avaliações: avaliações estruturadas e atualizadas em suas páginas de produtos e na Amazon rendem mais do que qualquer artigo de blog. Também é importante desenvolver a presença no YouTube e no Reddit, de onde a IA também extrai informações.

    Reddit: a chave universal para respostas de IA

    As médias ocultam as diferenças no comportamento de cada motor, mas o Reddit permanece um líder constante. Ele está entre as três principais fontes de citação para cada uma das três indústrias e é a fonte mais citada em mais da metade dos casos.

    Se você quiser mudar uma coisa depois de ler este artigo, que seja o Reddit. Estude como sua marca é apresentada nos subreddits relevantes. Spam é contraproducente aqui; o objetivo é entender o que as pessoas já estão dizendo sobre você nos tópicos que a IA cita. Isso o ajudará a criar variações de criativos e adaptar o conteúdo para contornar o banimento.

    Conclusão: não adivinhe, observe

    As marcas que vencem na pesquisa de IA não adivinham o que os motores leem. Elas observam cada motor, cada pergunta e trabalham nas fontes antes que a resposta seja escrita. Para a geração de variantes para testes A/B e a adaptação para TikTok, Shorts, Reels, esta abordagem é indispensável. Lembre-se de que a singularização para contornar o banimento exige uma compreensão profunda do “DNA de vídeo” do conteúdo.

    Pergunte a si mesmo: vale a pena encomendar ou gravar um novo, ou é possível reempacotar eficazmente o conteúdo já existente? A resposta está em estar onde a IA o procura. Comece agora mesmo com uma auditoria das fontes de citação para a sua indústria.

    Perguntas Frequentes

    O que é “reaproveitamento de conteúdo” em termos simples?

    Reaproveitamento de conteúdo é o processo de transformar conteúdo existente em novos formatos ou para novas plataformas. Por exemplo, transformar um webinar em 50 clipes curtos para redes sociais (TikTok, Shorts, Reels).

    Como fazer 100 vídeos únicos a partir de um?

    Para criar muitos vídeos únicos a partir de um, pode-se usar a alteração de fundo e timbre, a sobreposição de vários efeitos, a adição de texto, legendas, bem como a alteração da estrutura e edição. Isso permite enganar os algoritmos anti-plágio e obter um pacote de singularização.

    Vale a pena encomendar ou gravar um novo vídeo para contornar o banimento na publicidade?

    Frequentemente, a reedição de vídeo para publicidade e a sua singularização são mais baratas e rápidas do que criar um novo do zero. Se o material original for de qualidade, a multiplicação de conteúdo através do reaproveitamento pode ser uma estratégia mais eficaz para contornar o banimento na publicidade.

    O que são comunidades e conteúdo gerado pelo usuário (UGC)?

    UGC é qualquer conteúdo criado por usuários, e não por marcas. Exemplos incluem posts no Reddit, vídeos no YouTube, comentários em fóruns e avaliações em páginas de produtos. A IA usa ativamente essas fontes para formar respostas.

    Como a IA determina quais fontes citar?

    Os motores de IA usam algoritmos complexos para determinar a relevância, autoridade e atualidade das fontes. Eles analisam como o conteúdo é discutido nas comunidades, quem o publica (especialistas independentes ou marcas) e o quão bem ele corresponde à consulta do usuário. Isso é semelhante a como os algoritmos “dividem” a informação em componentes para depois “juntá-la” em uma nova resposta.

  • Menção à marca no ChatGPT é mais importante que link: 92,8% dos diálogos sem clique

    Menção à marca no ChatGPT é mais importante que link: 92,8% dos diálogos sem clique

    92,8% dos diálogos no ChatGPT terminam sem redirecionamento para o site — são dados da Profound, que Kevin Indig analisou no resumo de 21 de julho. A medição foi feita em tráfego real de um produto real, e o número é confiável. Todo o trabalho de SEO dependia de uma única transação: você aparece no topo dos resultados, a pessoa clica no link para o site, e transformar essa visita em uma solicitação já é problema seu. O link era o ponto onde o negócio tocava o cliente pela primeira vez. Na resposta da IA, essa transação quebra logo no primeiro passo: na maioria das vezes, o clique simplesmente não acontece.

    Por que 92,8% dos diálogos no ChatGPT terminam sem redirecionamento para o site

    Há vários meses, venho medindo como ChatGPT, Perplexity, Alisa AQI e GigaChat mencionam marcas em suas respostas: executo prompts de controle e observo qual modelo citou qual marca e qual não citou. Por trás dessas execuções, surgiu um número que quebra a lógica tradicional de SEO — e me fez mudar o que eu monitoro nos clientes. Vou explicar passo a passo.

    Há três semanas, rodamos prompts de um cliente do nicho de delivery de comida no ChatGPT. Rotina comum: você digita uma pergunta como “qual serviço de delivery escolher em Moscou” e vê a resposta. Naquele momento, o cliente tinha muito mais links de outros sites do que o concorrente mais próximo. No Ahrefs — serviço que calcula o peso de links de um site — isso fica evidente: tanto a pontuação geral de autoridade é maior quanto o número de sites diferentes que linkam para ele é 1,5 vez maior. O ChatGPT mencionou o concorrente. O cliente, não. Não mencionou de forma alguma, nem uma vez em vinte prompts.

    Verifiquei três vezes, mudei as formulações da pergunta, a data do diálogo, a região. O resultado foi o mesmo. Por uma hora e meia, honestamente, não entendi o que estava acontecendo. Vinte anos de otimização de sites me ensinaram uma regra simples: quanto mais links apontam para você, mais alto você fica nos resultados do Google e do Yandex, e, portanto, mais propensas as IAs devem ser a te mencionar. Aqui, a regra não funcionou. Só que não havia resultados de busca no sentido tradicional. Havia um modelo que decidia por conta própria quem citar pelo nome e quem não citar. E ele não decidia com base em um contador de links.

    Menção de marca não se compra com links — ela se acumula como reputação

    Além disso, o tráfego de IA em si é minúsculo em volume — o Ahrefs informa que o ChatGPT responde por cerca de 0,19% de todos os cliques em links na internet, contra 42% do Google. É ridiculamente pouco, se comparado diretamente. Mas o que é mais interessante: os poucos que realmente clicam vindo do ChatGPT convertem muito mais facilmente — a conversão é de cerca de 7,1%, e a visita em si é avaliada como 4,4 vezes mais valiosa do que uma visita comum. Menos pessoas chegam ao site, mas aquelas que chegam — já vêm prontas para fazer uma compra ou qualquer outra ação desejada.

    Menção à marca no ChatGPT é mais importante que link: 92,8% dos diálogos sem clique

    E aqui está uma virada importante. Se a decisão é tomada ANTES do clique, dentro da própria resposta do modelo, então não se deve lutar pelo clique. É preciso lutar por como você será mencionado no momento em que o clique ainda não aconteceu e, provavelmente, nunca acontecerá. A menção na resposta do ChatGPT não funciona como uma posição nos resultados de busca. Uma posição pode ser conquistada com trabalho no site — links, velocidade de carregamento, limpeza técnica. A menção não se compra assim. O modelo a constrói a partir de duas fontes: dos textos em que foi treinado e das páginas que ele puxa diretamente durante a resposta. E o que decide não é o número de links, mas como a marca é mencionada em geral — em reviews, fóruns, artigos do setor, comparações.

    A promoção na busca aprendia a ocupar as primeiras posições, porque a posição levava ao clique no site. A promoção nas respostas das redes neurais funciona de outra forma: é preciso lutar pela própria menção, pois o clique pode nem acontecer, e a decisão a pessoa toma mesmo assim — pela forma como o modelo citou a marca. O link é um ativo pontual. Ele funciona enquanto a página se mantém nos resultados, enquanto o site está no ar, enquanto o algoritmo a valoriza. A menção se acumula de outra forma: é reputação que já se depositou nos textos em que o modelo foi treinado e que ele lê agora. Remova um artigo — a menção não desaparece, ela está espalhada por dezenas de fontes.

    E aqui esteve o meu erro com aquele cliente de delivery de comida. O perfil de links dele era forte, mas quase todo vindo de agregadores e catálogos, onde a marca é apenas listada. O concorrente tinha menos links, mas tinha três reviews editoriais detalhados descrevendo como o serviço se diferencia dos outros. O modelo foi treinado inclusive nesses textos. Ele não contava links — ele lia o contexto. O primeiro lugar no Google, aliás, não garante de forma alguma a menção no ChatGPT. Testamos isso em vários clientes separadamente: busca e rede neural têm mecânicas de seleção diferentes, e o primeiro lugar nos resultados comuns não se transforma sozinho em uma linha dentro da resposta do modelo.

    Onde o link ainda traz cliente, e onde a dúvida se resolve direto na resposta

    O link não morreu por completo — é importante não confundir. No Google comum, 68% das buscas nos EUA até o início de 2026 também terminam sem clique, segundo dados da SparkToro citando o Search Engine Land. A resposta sem clique no site chegou também à velha e boa busca, só que lá ela era visível antes — através de blocos com resposta pronta, cards informativos e respostas diretas no topo dos resultados.

    O link ainda funciona onde a decisão é tomada DEPOIS do primeiro contato: comparação de preços, leitura de avaliações, documentação técnica, tudo o que exige navegar pelos detalhes que não cabem na resposta curta do modelo. Ele funciona em nichos com ciclo de decisão longo — ali a pessoa chega ao site de qualquer forma, só que mais tarde. O link não funciona onde a dúvida se resolve com uma frase na resposta. “Qual serviço de delivery escolher” — resolve-se com uma frase. “Quanto custa a entrega de um restaurante específico em um bairro específico amanhã à noite” — não se resolve, ali é preciso clicar. O mesmo negócio vive dos dois lados dessa fronteira — tudo depende de qual pergunta exata o usuário fez.

    Menção à marca no ChatGPT é mais importante que link: 92,8% dos diálogos sem clique

    O que eu agora meço nos clientes em vez de posições na busca

    Parei de olhar apenas para as posições nos resultados e adicionei uma medição separada: com que frequência e em que contexto os modelos citam a marca do cliente diretamente, sem clique, sem navegação. Rodamos prompts de controle — perguntas reais do público — no ChatGPT, Perplexity, Alisa AI e GigaChat, e vemos se o modelo menciona a marca, em que ordem em relação aos concorrentes e com qual formulação. O ChatGPT não é o único aqui. O Perplexity constrói a resposta quase inteiramente a partir de fontes citadas e as mostra em lista — o modelo usa de bom grado artigos de plataformas terceiras. A Alisa AI mistura resultados frescos do Yandex, o GigaChat responde à sua maneira. Uma marca que aparece em um modelo pode ficar em silêncio em outro — por isso a medição não se fecha apenas com o ChatGPT.

    Disso resultaram três coisas que agora recomendo que qualquer profissional de marketing acompanhe:

    • Participação de menções entre os principais concorrentes nas suas próprias perguntas-chave: uma porcentagem específica para um conjunto específico de prompts, sem classificações genéricas.
    • Tom da formulação: o modelo pode citar a marca de forma neutra ou adicionar uma palavra avaliativa como “confiável” ou “caro” — isso influencia a escolha mais do que o próprio fato da menção.
    • Fontes das quais o modelo aparentemente extrai essa formulação: muitas vezes são um ou dois artigos — e são esses que devem ser priorizados, em vez de espalhar o orçamento por dezenas de sites.

    Com aquele cliente de delivery de comida, no final, não corremos atrás de novos links. Escrevemos alguns materiais detalhados sobre o produto em plataformas que o modelo claramente lê e cita — e, depois de um mês e meio, a menção apareceu, e a visibilidade nas respostas de IA cresceu. O cliente tinha mais links, mas o ChatGPT citou o concorrente. Agora sabemos por quê.

    Perguntas frequentes

    Como medir menções à marca no ChatGPT?

    Execute prompts de controle — perguntas reais do público — no ChatGPT, Perplexity, Alisa AI e GigaChat. Calcule a participação de menções entre os principais concorrentes, registre o tom e as fontes das quais o modelo extrai informações.

    Menção à marca no ChatGPT é mais importante que link: 92,8% dos diálogos sem clique

    É possível comprar menções em redes neurais com links?

    Não. Links funcionam na busca clássica, mas as redes neurais não os consideram diretamente. A menção depende de como a marca é descrita em avaliações, artigos e fóruns — é a reputação que se acumula nos textos nos quais o modelo é treinado.

    O que fazer se a marca não for mencionada no ChatGPT?

    Identifique as plataformas que o modelo cita com mais frequência e publique materiais detalhados sobre o produto nelas. Reforce avaliações editoriais, comparações e artigos de especialistas — eles influenciam as menções mais do que a massa de links.

    Vale a pena abandonar o SEO em favor das redes neurais?

    Não. Os links ainda funcionam em nichos com ciclo de decisão longo e para consultas transacionais. A estratégia ideal é combinar SEO clássico com trabalho de menções nas respostas de IA.

    Conclusão

    A conclusão é simples: 92,8% dos diálogos no ChatGPT terminam sem clique, mas a decisão de escolha da marca já foi tomada. O link é um ativo pontual; a menção é reputação acumulada. Para vencer nos resultados de IA, pare de correr atrás de links e comece a gerenciar como falam de você nos textos que os modelos leem. Execute prompts de controle, acompanhe a participação de menções e o tom — e você verá onde realmente está perdendo clientes. Comece com uma auditoria das suas menções hoje mesmo.